Summary  
This chapter covers how to introspect a pandas DataFrame using methods like info() to retrieve its shape, column names, data types, non-null counts, and memory usage, and how to determine its number of rows using len().

General domain of usage  
Data analysis

I `pandas` finnes det en nyttig metode kalt `info()` som gir grunnleggende informasjon om et datasett.

Watch this video for a step-by-step walkthrough on exploring a dataset with pandas. You'll see how to use the info() method to quickly understand the structure of your data, including the number of rows and columns, column names, and data types. This visual guide will reinforce how to efficiently inspect any DataFrame in your analysis workflow.

import pandas as pd
# It's a dataframe
df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv')
info = df.info()
print(info)

Denne metoden viser antall rader og kolonner i DataFrame, samt navn og datatype for hver kolonne. For eksempel inneholder `df` **20** rader og **5** kolonner.

For å finne lengden på en `DataFrame`, bruk funksjonen `len()`, som vist i eksempelet nedenfor:

```python
length = len(df)
```

import unittest
import importlib
import pandas as pd
from io import StringIO
import re


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_information_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'information'),
            "The `information` variable is declared.",
            "Expected `information` to be declared."
        )

    def test_info_method_is_used(self):
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()

        _dynamic_test(
            self,
            re.search(r'\.info\s*\(', user_code_source),
            "The `info()` method is used.",
            "Expected the `info()` method to be used."
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Pandas er et svært brukervennlig bibliotek for dataanalyse. Det er også utviklet for å håndtere store datasett ved hjelp av datastrukturer som DataFrame og Series. Dette gjør det til et uvurderlig verktøy innen Data Science. I denne veiledningen blir du kjent med ulike statistiske funksjoner, inkludert hvordan du finner korrelasjoner, typetall, medianer samt maksimums- og minimumsverdier i et datasett. Du lærer også hvordan du håndterer manglende verdier og manipulerer spesifikke verdier, samt hvordan du fjerner dem.

Fordyp deg i grunnleggende konsepter i pandas-biblioteket. Lær å opprette og manipulere Series og DataFrames, utforsk deres struktur, og bygg selvtillit i å utføre essensielle dataoperasjoner.

Lær å laste inn og håndtere data fra CSV- og TXT-filer. Få praktisk erfaring med å importere datasett og forberede dem for videre analyse ved hjelp av pandas-verktøy.

Lær å utforske, rense og oppsummere data på en effektiv måte. Forstå hvordan man håndterer manglende verdier, trekker ut innsikt og utfører grunnleggende statistiske operasjoner med pandas.

Utforsking av Datasettet

Løsning